当然整理的过程不光是知识梳理的过程,也是转化为实践场景的一个过程,通过这样一个体系,对于整个MySQL对象生命周期管理有了较为深入的认识,这里我来抛砖引玉,来作为深入学习MySQL数据字典的一个入口,这个问题就是:如何较为准确的计算MySQL碎片情况?
之前使用PHP编写最佳化资料表功能,发现一个关于InnoDB DataFree的问题,供大家参考。
对于mysql和Infobright等数据库,information_schema数据库中的表都是只读的,不能进行更新、删除和插入等操作,也不能加触发器,因为它们实际只是一个视图,不是基本表,没有关联的文件。MySQL的information_schema.tables存储了数据表的元数据信息,它详细表述了某个表属于哪个schema,表类型,表引擎,创建时间等信息。这里我们首先看看information_schame中的表tables的各个字段的含义(代码可左滑):
起因:查看线上数据库中Table Information时发现有一个日志表数据大小和索引大小有915M,但实际行数只有92行。该表需要频繁插入并且会定时去删掉旧的记录。表类型为Myisam,已建立一个索引,所以应该是产生了大量碎片,使用 Optimize table 表名 优化后大小变为2.19M,少了很多, 同时可以看出该表上的索引建的多余,因为插入操作比查询操作要多很多,而且查询不多,查询的数据量也一般比较小。
《小白学习MySQL - MySQL会不会受到“高水位”的影响?》曾提到了MySQL中数据删除的空间清理和文件释放的问题。碰巧看到姚老师这篇文章,《MySQL表空间碎片整理方法》,学习一下。
MySQL的优化方案有哪一些? 本文记录MySQL优化方案 ,梗概如下: 优化SQL 优化索引 (一)优化SQL 1、通过MySQL自有的优化语句 优化SQL语句,通过脚本命令来了解执行率较低的语句,
B-Tree索引可能会碎片化,这会降低查询的效率。碎片化的索引可能会以很差或者无序的方式存储在磁盘上。 根据设计,B-Tree需要随机磁盘访问才能定位到叶子页,所以随机访问是不可避免的。然而,如果叶子页在 物理分布上是顺序且紧密的,那么查询的性能就会更好。否则,对于范围査询、索引覆盖扫描等操作来说,速度可能会降低很多倍;对于索引覆盖扫描这点更加明显。
(1)表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为空白、被留空,而在一段时间内的大量删除操作,会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大;
表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为被留空,而在一段时间内的大量删除操作,会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大。
MySQL 的表在进行了多次 delete 、update 和 insert 后,表空间会出现碎片。定期进行表空间整理,消除碎片可以提高访问表空间的性能。
MYSQL 的数据库中表支持单表单文件的特性,而我们的optimize table 主要的面对表在大量UPDATE 或者删除数据后的优化工作。
同事在客户现场利用DTS工具,从A实例将数据迁移到B实例过程中,发现几乎稍大点的表在迁移完成后,目标端表空间大小差不多都是源端的3倍,也就是说表空间膨胀了2倍。
1、存储引擎其实就是如何实现存储数据,如何为存储的数据建立索引以及如何更新,查询数据等技术实现的方法。
网上查了很多资源,说要进行磁盘碎片化整理。原因是datafree占据的空间太多啦。具体可以通过这个sql查看。
mysql作为最流行的数据库,在开发过程中仍然有较多优化的空间,mysql的优化主要有4个方向:
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果,用KV形式保存再服务器内存中,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了,那么使用这个表中的所有缓存将不再有效,查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变,包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询,显然,者对于频繁更新的表,查询缓存不合适,对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会节省很大的性能。
MySQL数据库中进行表空间整理,可以用的一种操作就是optimize table,
使用delete删除的时候,MySQL并没有把数据文件删除,只会将已经删除的数据标记为删除,因此并不会彻底的释放空间。
作者 | 张甦, 数据库领域的专家和知名人士、图书《MySQL王者晋级之路》作者,51CTO 专家博主。近10年互联网线上处理及培训经验,专注于 MySQL 数据库,对 MongoDB、Redis 等 NoSQL 数据库以及 Hadoop 生态圈相关技术有深入研究,具备非常丰富的理论与实战经验。
对于MySQL数据库中,千万级别或者上亿级别的大表如何优化?首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引,然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库,如果还达不到效果,就要使用MySQL数据库集群,配置读写分离架构,配置MySQL表分区,配置MyCat分表分库等。
在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准,不同存储引擎的索引工作方式并不相同。
mysql是一个高度定制化的数据库系统,提供了很多配置参数,一般都需要根据应用程序的特性和硬件情况对mysql做配置优化,windows配置文件为my.ini,linux为my.cnf
可以在 mysql 客户端中,使用 show engines; 命令可以查看MySQL支持的引擎:
这一节内容,整理一些管理 MySQL 会经常用到的统计语句,比如表的碎片率、非 InnoDB 的表、所有用户和所有业务库等。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
存储引擎是MylSQL的核心,是数据库底层软件组织,数据库使用存储引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁级别、事务等功能。存储引擎是基于表的,而非数据库。
一、磁盘 1、告警:Disk read/write request responses are too high 表达式解释为: 最近15分钟的对应磁盘的Disk read request avg waiting time (r_await)大于20ms或者 Disk write request avg waiting time (w_await) 大于20ms
很多时候我们看到一些表字符串类型的字段定义为varchar(255),开始以为varchar只能定义为255这个长度值,其实不然。
上一小节提到了数据备份是指将数据库中数据存储的相关文件进行拷贝,而这些文件有很多,所以让我们来简单认识下MySQL中与数据相关的文件。
所以借此篇,1来证明optimize table 不阻塞DML 2 表示对好友lmongo的感谢, 有一个能指出你错误,并大胆友善说出来的人,不多,要感谢。
1.简单介绍 InnoDB给MySQL提供了具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事务安全(ACID兼容)存储引擎。InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读。这些特色增加了多用户部署和性能。没有在InnoDB中扩大锁定的需要,因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间。InnoDB也支持FOREIGN KEY强制。在SQL查询中,你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来,甚至在同一个查询中也可以混合。 2.之所以选用innodb作为存储引擎的
日常工作或学习过程中,我们可能会经常用到某些SQL,建议大家多多整理记录下这些常用的SQL,这样后续用到会方便很多。笔者在工作及学习过程中也整理了下个人常用的SQL,现在分享给你!可能有些SQL你还不常用,但还是希望对你有所帮助,说不定某日有需求就可以用到。
[OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化。如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表)进行了很多更改,就应该使用 [OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并,并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费] 。[OPTIMIZE TABLE 命令只对 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 表起作用]
MYSQL 的索引优化,如果此时此刻看到索引的优化,仅仅想到添加适合的索引,是不完全的,索引的优化本身就具有很多的不确定性。
内容为慕课网的"高并发 高性能 高可用 MySQL 实战"视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,本节内容讲述的索引优化的内容,另外本部分内容涉及很多优化的内容,所以学习的时候建议翻开《高性能Mysql》第六章进行回顾和了解,对于Mysql数据的开发同学来说大致了解内部工作机制是有必要的。
最近有个上位机获取下位机上报数据的项目,由于上报频率比较频繁且数据量大,导致数据增长过快,磁盘占用多。
mysql> show variables like 'max_connections';
今天我们一起来聊聊MyISAM存储引擎中的锁,MySQL中的表锁主要使用对象就是MyISAM存储引擎,大家可能会疑问,Innodb不用表锁吗?
https://cloud.tencent.com/developer/article/1925495
主要配置参数转载自: http://www.linuxyw.com/a/shujuku/20130506/216.html
如果您遇到全球少数的MySQL顾问之一,请他审核您的SQL语句和表结构设计,我相信他会告诉您一些有关好的主键设计的重要性。特别是对InnoDB,我相信他已经想您解释了索引合并和页分裂。这两个概念与性能密切相关,在设计任意索引(不仅仅是主键)时都应该考虑这方面因素。
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6340076.html
表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为空白 当执行插入操作时,MySQL会尝试使用空白空间,但如果某个空白空间一直没有被大小合适的数据占用,就形成了碎片 当MySQL扫描表时,扫描的对象实际是包含碎片空间的 例如 一个表有1万行,每行10字节,会占用10万字节存储空间 执行删除操作,只留一行,实际内容只剩下10字节 但MySQL在读取时,仍看做是10万字节的表进行处理 所以,碎片越多,就会越来越影响查询性能 查看表碎片大小 01 查看某个表的碎片大小 mysql> SH
对于一个网站来说,在运行很长一段时间后,数据库瓶颈问题会越来越暴露出来。作为运维人员,对数据库做必要的优化十分重要! 下面总结以往查阅到的以及自己工作中的一些优化操作经验,并根据OSI七层模型从下往上进行优化mysql数据库记录。 一:物理层面 1、cpu:2-16个 2*4双四核,L1L2越大越好 2、内存:越大越好 3、磁盘:SAS或者固态 300G*12磁盘越多IO越高 raid 0>10>5>1 4、网卡:千兆 5、slave的配置最好大于等于master 二、系统配置 如下,配置系统内核参数
网 上有不少mysql 性能优化方案,不过,mysql的优化同sql server相比,更为麻烦与复杂,同样的设置,在不同的环境下 ,由于内存,访问量,读写频率,数据差异等等情况,可能会出现不同的结果,因此简单地根据某个给出方案来配置mysql是行不通的,最好能使用 status信息对mysql进行具体的优化。 mysql> show global status; 可以列出mysql服务器运行各种状态值,另外,查询mysql服务器配置信息语句: mysql> show variables; 一、
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